PHEE：一个用于文本中药物警戒事件抽取的数据集

药物安全研究人员和监管者的首要目标是及时识别药物不良反应。这样做反过来可以预防或减少对患者造成的伤害，并最终改善公共卫生。评估和监测药物安全性（即药物警戒）涉及分析来自卫生专业人员、医师和药剂师的不断增长的自发报告集合，以及患者自愿提交的信息。在此场景下，通过自动化促进此类报告的分析有可能快速识别安全信号。遗憾的是，用于开发该任务自然语言模型的公共资源十分匮乏。我们提出 PHEE，一个包含来自医疗病例报告和生物医学文献的超过 5000 个标注事件的新型药物警戒数据集，使其成为迄今为止最大的此类公共数据集。我们描述了旨在提供关于患者人口统计学、治疗和（副）作用的粗粒度和细粒度信息的层次化事件模式。除对数据集的讨论外，我们还对当前最先进的生物医学事件抽取方法进行了详尽的实验评估，指出其局限性，并强调开放性挑战以推动该领域的未来研究。